Neapdorota daugialypė informacinė
terpė (grafika, audio, video) tiek saugojimui, tiek perdavimui
reikalauja didelių atminties resursų bei plačios kompiuterinių ryšio
kanalų pralaidumo juostos. Nepaisant akivaizdaus technologinio
progreso, siejamo su didėjančia skaitmeninių duomenų apdorojimui
orientuotos procesorinės įrangos sparta bei duomenų perdavimui skirtų
kompiuterinių ryšio kanalų kokybe, šiandienos reikalavimai informacijos
laikmenų talpai bei informacijos kanalų pralaidumui gerokai viršija
esamas technines ir technologines galimybes.
Nuolat
intensyvėjantys informaciniai srautai, kurių pagrindinę dalį sudaro
grafinė informacija (skaitmeniniai vaizdai, video sekos), bei
daugialype terpe grindžiami internetiniai duomenų taikymai byloja apie
tai, jog būtina ieškoti naujų efektyvaus grafinės informacijos
(skaitmeninių vaizdų, skaitmeninių signalų) kodavimo (suglaudinimo)
algoritmų bei idėjų. Skaitmeninių vaizdų ir signalų suglaudinimas tampa
centrine ašimi duomenų saugojimui ir perdavimui skirtose
projektuojamose technologijose.
Žemiau pateiktoje lentelėje
pateikti įvairūs daugialypės informacinės terpės tipai, neapdorotų
duomenų apimtys, kompiuterinių ryšio kanalų pralaidumas bei duomenų
perdavimo laikai. Daugeliu atveju informacijos perdavimo laikai nėra
priimtini.
Kalbant apie efektyvų skaitmeninių vaizdų suglaudinimą, galvoje
turimas pakankamai didelis vaizdo suglaudinimo efektas, toleruotini
vaizdo kodavimo ir dekodavimo laikai bei gera atkurto vaizdo kokybė.
Beje, patys naujausi, efektyviausi ir populiariausi dabartiniu
laikmečiu skaitmeninių vaizdų (signalų) suglaudinimo algoritmai
realizuojami spektrinėje bangelių (Haar‘o, LeGall‘o, Daubechies)
srityje.
Būtent diskrečiosios bangelės leidžia pasiekti gana
aukštą (30-40 kartų) vaizdų suglaudinimo efektą, išsaugant vizualiai
priimtiną po kodavimo atkurtų vaizdų kokybę, leidžia įgyvendinti
progresyvaus vaizdų kodavimo idėją, kai atkuriamo vaizdo kokybė
nuosekliai gerinama, pasiunčiant (įvertinant) nedidelius papildomus
išsaugotos informacijos apie pradinį vaizdą bitus, ir panašiai.
Tačiau dauguma su efektyviu vaizdų kodavimu susijusių požiūrių bei
algoritmų vis dar yra kūrimo ir tyrimų stadijoje. Juos kuria ir
tyrinėja viso pasaulio mokslininkai, tame tarpe ir Lietuvos.
Pavyzdžiui, Kauno technologijos universiteto Fundamentaliųjų mokslo
fakulteto prof. J. Valantino suburta jaunųjų mokslininkų komanda (dokt.
D. Kančelkis, magistrantai J. Žydelis, J. Ribokas bei L. Vaišnoraitė)
šiuo metu sprendžia tokias dviejų pagrindinių krypčių problemas:
- Progresyvaus skaitmeninių vaizdų su pilka šviesos intensyvumo
skale bei vienmačių skaitmeninių signalų efektyvaus kodavimo
(suglaudinimo) metodų paieška, sudarymas ir tyrimas.
- Skaitmeninės
informacijos (duomenų aibių, laiko eilučių) apdorojimas
(interpoliavimas, ekstrapoliavimas, vizualizavimas ir pan.), taikant
įvairias matematines priemones, tame tarpe naujausias fraktalines
technologijas.
Intensyviai tiriamos diskrečiosios bangelių
transformacijos (Haar, Le Gall, Daubechies ir kt.), jų savybės bei su
šiomis transformacijomis susiję šiuolaikiniai progresyvaus vaizdų
suglaudinimo algoritmai - EZW (Embedded, Zero-tree, Wavelet), SPIHT
(Set Partitioning in Hierarchical Trees) – bei galimos jų modifikacijos.
Tyrinėjant
suglaudinimo algoritmus, reikia nepamiršti jų panaudojimo srities –
sukurti universalius ir visais atvejais tinkamus sprendimus yra
praktiškai neįmanoma, tad tenka gilintis į skirtingų sričių poreikius.
Dažni atvejai, kai iš persiunčiamų vaizdinių duomenų gavėją domina tik
dalis informacijos (atskiri gautų vaizdų fragmentai). Pavyzdžiui, per
nuotolį konsultuojančiam gydytojui siunčiame paciento vidaus medicininę
diagnostinę nuotrauką. Labai tikėtina, jog gydytoją domins ne bendras
matomas vaizdas, o tik kai kurie vaizdo fragmentai – kurie konkrečiai,
mes nežinome, juos pasirinks pats gydytojas. Nežinodami, kurie vaizdo
fragmentai gydytojui iš tiesų yra svarbūs, privalome jam nusiųsti visą
originalią nuotrauką (tai užtrunka ilgą laiko tarpą) arba nusiųsti
suglaudintą (bet „atpažįstamą“) nuotrauką, o vėliau sulaukti iš
gydytojo prašymo, kuriuos fragmentus reiktų „iškirpti“ iš originalaus
vaizdo ir nusiųsti jam su visomis detalėmis.
Būtent tokiems
atvejams paskutinių tyrimų eigoje Kauno technologijos universiteto,
Fundamentaliųjų mokslų fakulteto, Taikomosios matematikos katedros
profesorius J. Valantinas kartu su jaunųjų mokslininkų komanda pasiūlė
originalią lokaliai progresyvaus skaitmeninių vaizdų (signalų)
suglaudinimo idėją, kai atsižvelgiant į vartotojo reikalavimus ypatinga
sparta automatiškai išrenkamas, apdorojamas ir ryšio kanalu
išsiunčiamas vartotoją (užsakovą) dominantis aukštos kokybės vaizdo
(signalo) fragmentas. Idėjos realizavimui sudarytos efektyvios
diskrečiųjų bangelių (Haar‘o ir LeGall‘o) spektro apskaičiavimo vaizdo
(signalo) fragmentams procedūros.
Žemiau pateiktame
paveikslėlyje matyti, kaip galima pagerinti skaitmeninių vaizdų
perdavimo kompiuterių kanalais efektyvumą, orientuojantis į vartotoją
bei taikant lokaliai progresyvųjį vaizdų kodavimą. Preliminarus
medicininio vaizdo suglaudinimas (suglaudinimo efektas 30) ir po
kodavimo atkurtas („atpažįstamas“) vaizdas („grubus“ įvertis; 1 pav.,
b) sudaro sąlygas užsakovui pasirinkti vieną ar kitą jį dominantį
vaizdo fragmentą. Pakartotinas pasirinkto (lokalizuoto) vaizdo
fragmento kodavimas leidžia išsiųsti vartotojui nedidelį papildomą
kiekį informacijos, atskleidžiančios smulkias detales jo pasirinktame
fragmente (c).
Pastebėsime, jog vartotoją dominantis vaizdo
fragmentas pasiekia vartotoją 13,69 karto (laiko požiūriu) greičiau,
negu tai įvyktų siunčiant originalų (neapdorotą) vaizdą.
Kol kas šie tyrimai dar nėra pilnai užbaigti – reikia įvertinti
visus teikiamo metodo privalumus bei trūkumus. Tačiau dalis šiais
metais gautų teorinio bei eksperimentinio tyrimo rezultatų jau buvo
pristatyti (Pranešėjas J. Valantinas – „On the use of Le Gall wavelets in implementing locally progressive digital signal coding idea“) tarptautiniame simpoziume ISPA’2009 (6th International Symposium on Image and Signal Processing and Analysis; Austria, Salzburg).
Taip pat paskelbta mokslinė publikacija (J. Valantinas, D. Kančelkis - „A new wavelet-based approach to progressive encoding of regions of interest in a digital signal“) periodiniame moksliniame žurnale „Information Technology and Control“ (Vol. 38, No.3, p. 195-202).
Tolesnių sėkmingų tyrimų duomenų suglaudinimo srityje rezultatus autoriai žada reguliariai pristatyti naujame fakulteto tinklaraštyje.
Parengta naudojantis prof. dr. Jono Valantino pateikta medžiaga
Taikomosios matematikos katedra,
Fundamentaliųjų mokslų fakultetas,
Kauno technologijos universitetas
www.bernardinai.lt
